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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2020-06-20 13:10
【摘要】:目前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷增大,各種網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題也隨之而來(lái):網(wǎng)絡(luò)的漏洞越來(lái)越多,新型攻擊大量涌現(xiàn),傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)已經(jīng)力不從心。在這種情況下,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知主要是通過(guò)各式各樣的傳感設(shè)備收集系統(tǒng)內(nèi)與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的態(tài)勢(shì)信息,綜合評(píng)定出當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行狀態(tài)以及預(yù)測(cè)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)狀況的發(fā)展趨勢(shì),幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員迅速做出反應(yīng),降低或避免損失。網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)目前正受到很大關(guān)注,成為近些年的研究熱門(mén)。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套完整的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知原型系統(tǒng),從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集到態(tài)勢(shì)評(píng)估,再經(jīng)過(guò)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè),最終將各種信息直觀清晰地呈現(xiàn)給用戶。本文主要工作如下:1、研究態(tài)勢(shì)感知經(jīng)典模型和態(tài)勢(shì)評(píng)估技術(shù),構(gòu)建了一套較為完整的安全態(tài)勢(shì)指標(biāo)體系和一種層次化的評(píng)估模型,從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)、漏洞掃描結(jié)果以及受到網(wǎng)絡(luò)攻擊情況三個(gè)側(cè)面來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì),使用模糊綜合評(píng)價(jià)與層次分析法相結(jié)合的方法對(duì)態(tài)勢(shì)指標(biāo)進(jìn)行量化融合。2、研究態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù),為解決傳統(tǒng)徑向基函數(shù)(Radical Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法中初始中心選取困難、容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),將布谷鳥(niǎo)搜索算法(Cuckoo Search,CS)引入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中,提出了一種基于布谷鳥(niǎo)算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,即為CS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)該網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì),給出了詳細(xì)的預(yù)測(cè)過(guò)程,然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試,與多種其他模型進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證了CS-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)越性。3、基于對(duì)態(tài)勢(shì)評(píng)估技術(shù)和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了整個(gè)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分,給出了各個(gè)模塊之間的交互流程,并對(duì)各個(gè)模塊進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.08;TP183
【圖文】:

態(tài)勢(shì)感知,個(gè)人因素,環(huán)境因素,模型


劃分為態(tài)勢(shì)要素提取、態(tài)勢(shì)理解、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)三個(gè)階段。并且經(jīng)過(guò)對(duì)態(tài)勢(shì)感知相關(guān)理論深逡逑入研宄,提出了經(jīng)典的Endsley態(tài)勢(shì)感知概念模型并且對(duì)各個(gè)部分的功能進(jìn)行了詳細(xì)的逡逑闡述,如圖2-1。逡逑邐環(huán)境狀態(tài)反饋邐逡逑個(gè)人因素逡逑(預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練)逡逑邐\z邐逡逑態(tài)勢(shì)感知逡逑\7逡逑+邐態(tài)勢(shì)要素提取邐態(tài)勢(shì)理解邐態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)邐決策邐執(zhí)行效果-逡逑第一層邐第二層邐第三層邐邐邋邐逡逑邐邐邐邋7\邋—邐 ̄ ̄逡逑邐U邐=邐u邐逡逑個(gè)人因素逡逑(預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練)逡逑圖2-1邋Endsley態(tài)勢(shì)感知模型[18]逡逑該模型由環(huán)境因素、個(gè)人因素、態(tài)勢(shì)感知、決策以及執(zhí)行五部分組成。個(gè)人因素以逡逑及環(huán)境因素為態(tài)勢(shì)感知提供全面的支持,個(gè)人因素包括訓(xùn)練、經(jīng)驗(yàn)、能力、知識(shí)等,環(huán)逡逑境因素包括系統(tǒng)復(fù)雜性、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、工作壓力等因素。模型核心為態(tài)勢(shì)感知三層系統(tǒng),逡逑5逡逑

態(tài)勢(shì)感知,個(gè)人因素,威脅評(píng)估,數(shù)據(jù)提取


劃分為態(tài)勢(shì)要素提取、態(tài)勢(shì)理解、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)三個(gè)階段。并且經(jīng)過(guò)對(duì)態(tài)勢(shì)感知相關(guān)理論深逡逑入研宄,提出了經(jīng)典的Endsley態(tài)勢(shì)感知概念模型并且對(duì)各個(gè)部分的功能進(jìn)行了詳細(xì)的逡逑闡述,如圖2-1。逡逑邐環(huán)境狀態(tài)反饋邐逡逑個(gè)人因素逡逑(預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練)逡逑邐\z邐逡逑態(tài)勢(shì)感知逡逑\7逡逑+邐態(tài)勢(shì)要素提取邐態(tài)勢(shì)理解邐態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)邐決策邐執(zhí)行效果-逡逑第一層邐第二層邐第三層邐邐邋邐逡逑邐邐邐邋7\邋—邐 ̄ ̄逡逑邐U邐=邐u邐逡逑個(gè)人因素逡逑(預(yù)想、目標(biāo)、能力、經(jīng)驗(yàn)、訓(xùn)練)逡逑圖2-1邋Endsley態(tài)勢(shì)感知模型[18]逡逑該模型由環(huán)境因素、個(gè)人因素、態(tài)勢(shì)感知、決策以及執(zhí)行五部分組成。個(gè)人因素以逡逑及環(huán)境因素為態(tài)勢(shì)感知提供全面的支持,個(gè)人因素包括訓(xùn)練、經(jīng)驗(yàn)、能力、知識(shí)等,環(huán)逡逑境因素包括系統(tǒng)復(fù)雜性、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、工作壓力等因素。模型核心為態(tài)勢(shì)感知三層系統(tǒng),逡逑5逡逑

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本文編號(hào):2722463

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